中国主要微观经济数据数据库
基于中国微观数据的政府补贴与出口国企业增加值研究
doi:10.3969/j.issn.1003-5559.2022.08.006政府补贴是干预微观经济的重要手段，常被用于激励企业出口扩张。
改革开放以来，为增强企业活力，扩大企业自主经营权，中国实施了简政放权的经济体制改革，各级地方政府逐步获得了地方财政自主权。
在这种情形下，为了获得竞争优势，各级地方政府普遍运用政府补贴来实现多种政策目标(张杰；郑文平，2015)。
但近年来，不少发达国家和发展中国家对中国政府使用补贴产生了质疑和指责，他们以此为借口对中国实施贸易保护主义措施。
因此，阐明政府补贴如何影响我国企业出口竞争力，提高我国企业在全球价值链中的地位，是一个值得研究的课题。
由于中国的出口额中包含了大量的国外增加值(邵朝对；苏丹妮，2019)，传统的贸易总量指标并不能准确衡量中国企业的出口竞争力，而增加值核算扣除了来自于国外的中间品的价值，会更真实地体现一个国家在全球价值链中所处地位和贸易利得(王紫，2019)。
现有文献主要有两种测算出口DVAR 的方法。
第一种是从宏观层面测算行业的出口DVAR。
Hummels 等(2001)最早使用投入产出表计算了经合组织国家的出口DVAR，简称HIY 方法。
Koop-man 等(2014)从生产端进行分析，创立了KWW 法。
第二种是从微观层面测算企业的出口DVAR。
Up-ward(2013)将《中国工业企业数据库》与《中国海关贸易数据库》的微观数据进行匹配，测算了中国企业的出口DVAR。
张杰等(2013)利用类似的数据与方法测算了2000-2006年中国企业的出口DVAR。
Kee &Tang(2016)提出了核算加工贸易企业出口DVAR 的简易框架，目前有较多学者借鉴此方法进行测算。
此外，影响出口DVAR 的因素也受到了很多学者的关注，学者们普遍认同外商直接投资、贸易投资自由化和人民币汇率升值是影响出口DVAR 的重要因素(张杰等，2013；Kee &Tang，2016；余淼杰和崔晓敏，2018)。
大学经济学专业实用工具推荐提高学生的研究与分析效率
大学经济学专业实用工具推荐提高学生的研究与分析效率在大学经济学专业中，为了提高学生的研究和分析效率，使用一些实用的工具能够起到事半功倍的效果。
以下是一些我推荐的实用工具：1. 数据分析工具在经济学专业中，数据分析是非常重要的一环。
因此，熟练掌握一些数据分析工具能够提高学生的效率。
其中，最为常用且功能强大的工具是统计软件包R和Python。
它们都具有丰富的数据处理、分析和可视化功能，可以帮助学生更好地理解和应用经济学理论。
2. 经济数据库经济数据库是经济学研究的重要数据来源。
一些权威的经济数据库，如World Bank Data、IMF Data以及国家统计局的数据，可以为学生提供丰富的数据支持。
通过这些数据库，学生可以方便地获取各种宏观和微观经济数据，为经济研究和分析提供有力的支持。
3. 经济学期刊和论文数据库经济学期刊和论文数据库是学生进行学术研究和文献综述的重要工具。
一些常用的经济学期刊数据库，如JSTOR、ScienceDirect和EBSCO，可以帮助学生快速获取到大量的经济学期刊和论文。
通过这些数据库，学生可以深入研究某一领域的相关论文，提高研究和分析的深度和广度。
4. 研究笔记工具研究笔记是学生进行学术研究时必不可少的工具。
为了方便整理和管理自己的研究笔记，学生可以使用一些笔记软件，如Evernote、OneNote或Notion。
这些软件可以帮助学生将不同来源的信息进行整理和分类，方便后续的查找和参考。
5. 经济模型和计算工具在经济学研究中，经济模型和计算工具是非常有用的。
一些经济模型软件，如MATLAB、EViews和Stata，可以帮助学生构建经济模型、进行计量经济分析和进行数据模拟。
通过这些工具，学生可以更好地理解和应用经济学模型，提高研究和分析的准确性和可靠性。
总之，以上所述的实用工具可以帮助大学经济学专业的学生提高研究和分析效率。
通过熟练使用这些工具，学生可以更好地处理和分析经济数据，深入研究经济学理论，并进行高质量的学术研究。
经济数据高效学习方法有效收集和分析经济数据的手段
经济数据高效学习方法有效收集和分析经济数据的手段经济数据是评估和预测经济活动的重要工具。
学习如何高效地收集和分析经济数据对于了解和解释经济趋势、制定政策和做出商业决策至关重要。
本文将介绍一些有效的方法和手段，帮助你提高经济数据学习的效率。
一、收集经济数据1.借助政府机构和国际组织：政府机构和国际组织的经济部门是收集和发布经济数据的重要来源。
例如，国家统计局、中央银行、世界银行和国际货币基金组织等都会提供各种经济指标和统计数据。
2.利用官方网站：政府机构和国际组织通常在其官方网站上提供经济数据和相关报告的下载，通过访问官方网站，你可以获取最新的经济数据和研究成果。
3.使用专业数据库：许多商业机构和学术机构提供专业数据库，其中包含了大量的经济数据和分析工具。
例如，经济数据库如微观经济数据库、宏观经济数据库和金融市场数据库等，都是收集和整理经济数据的宝库。
4.借助数据提供商：一些专门的数据提供商如彭博社、标准普尔、富时罗素等，提供各种财经数据和分析工具。
这些数据提供商通常提供高质量的经济数据和专业的分析服务。
二、分析经济数据1.选择适当的数据方法：对于不同的问题和需求，选择适当的数据方法是非常重要的。
常见的数据方法包括趋势分析、对比分析、贡献度分析、回归分析等，根据具体情况灵活运用。
2.使用统计软件：统计软件如Excel、SPSS、Stata等提供了强大的数据分析工具和函数，可以帮助我们更加高效地分析经济数据。
熟练掌握统计软件的使用，可以提高数据分析效率。
3.制作可视化图表：将数据转化为可视化图表，有助于直观地展示和比较经济数据。
常用的可视化图表包括折线图、柱状图、饼图等，通过图表可以更清晰地观察和理解数据。
4.建立经济模型：根据经济理论和实际情况，建立经济模型对数据进行定量分析。
经济模型可以帮助我们揭示经济现象背后的机制和关系，更好地理解和解释经济数据。
5.关注细节和整体：在分析经济数据时，既要关注各个变量的细节，也要把握整体趋势。
第六章 微观金融数据及分析
1
数量型数据 金融市场数据
2
金融机构数据
商业银行数据、保险公司数据、证券 公司数据、信托公司数据等
2
一、微观金融数据概述
（二）微观金融数据的特点
1、微观金融数据直接来源于金融市场和金融机构交易活 动的记录，或经过简单计算得出，是对金融交易活动的准 确反映。宏观金融数据通常要经过特定的统计程序进行测 算，数据的准确性易受影响。 2、微观金融数据通常是高频数据或超高频数据，是对金 融交易活动中的数据进行实时采集而得，数据量巨大。因 此需要采用特定的计量分析方法。而宏观金融数据的统计 发布频率通常较低。
14
中债收益率曲线品种体系图
中债收益率曲线族系
银行间债券收益率曲线
中国国债收益率曲线
远期的到期 收益率 到期收益率 即期收益率 远期收益率 远期的即期 收益率
交易所债券收益率曲线
国债收益率 曲线
中央银行债 收益率曲线
政策性金融 债收益率曲 线
企业债收 益率曲线 AAA-AA
ห้องสมุดไป่ตู้
ABS (AAABBB)
6
基准利率——LIBOR
LIBOR（ London InterBank Offered Rate ）伦敦同业拆借利率，指伦敦 银行业市场拆借短期资金（隔夜至一年）的利率，通常作为国际金融市场 浮动利率的基础利率。约有超过500万亿美元的证券以LIBOR为基准，是伦 敦长达200年经济增长的标志。 英国银行家协会（BBA）负责对该利率的管理。 LIBOR由20家银行（包括 瑞士银行、美国银行、巴克莱银行、花旗银行等）报价决定，各银行在伦 敦时间每天上午11点左右提交一个利率，扣除报价最高和最低的各5家银 行，剩余的10家银行数据平均后即为当天的LIBOR利率。 LIBOR影响银行间融资成本，反映银行流动性状况，成为测试银行业健康 状况的指标。同时也是国际金融市场上大量互换和期货合约等衍生品交易、 个人消费贷款、房屋抵押贷款的定价基础，对金融市场交易价格的走势具 有重要影响。
中指数据库介绍
1
2
收录了全国各省市的土地供应计划及最新土地 预公告信息
掌握关注区域的供地总量、供地结构等信息
3
合理统筹拿地顺序及节奏，优化资金安排
土地版解决问题
问题1： 提前了解各省市供地计划，合理安排拿地节奏及资金
北京国有建设用地使用权出让预申请公告
土地版解决问题
问题1： 提前了解各省市供地计划，合理安排拿地节奏及资金
国家统计局、建设部及各城市房管局等权威数据体系 2005年来全国130个大中城市的房地产交易数据 1994年来全国、各省及城市房地产开发经营数据 1994年来中国房地产指数系统、国房景气指数、70个大中城市 房地产价格指数 1979年来全国及百余个城市的宏观经济数据 行业政策、土地政策、货币政策、财政政策等政策原文
区域的项目情报，对比各项目的价格水平、去化速度及热销产品，从而判断区域未来市场空间。 多条件模糊搜索
拉框搜索
点击地图中项目或者列表中项目， 会显示项目框：可查看详情、周 边查询、距离查询和加入比较。 同时在右侧显示查询和比较结果。
城市版解决问题2
问题2：分析关注区域市场形势 判断未来市场空间
最多可添加10个项目
核心优势
权威的数据来源，详实的数据信息
统计中心 项目详情 企业详情
土 地 招 拍 挂
交 易 数 据
权 威 的 数 据 来 源
25 万 宗土地 详实 权威 10万余个项目
发 经 营 观 经 济 价 指 数 策 法 规 市 规 划 本 信 息 图 定 位 边 项 目 交 数 据 品 分 析
开
宏
房
政
100个城市
布局、经营业绩及最新 动态，跟踪重点项目进 展
用户掌握竞品项目的
中指数据库介绍
统计建模1-2
统计建模的注意事项
避免使用31个省市自治区数据做除了描述之外的事 情（如回归等推断）。它们是样本吗? 慎用宏观数据，鼓励用微观或调查数据。 尽量对原始数据进行分析，避免只使用汇总数据 （均值，百分数，比例）等加工过的数据 建模前对建模根据要进行交代，对模型残差要进行 检验，分布假定必须要有根据。 避免任意使用大样本结论于小样本情况。
统计建模的特点
3.统计建模是一个学习与实践的过程 统计学：统计学基础、多元统计分析、非参数统 计、贝叶斯统计 计量经济学：时间序列、面板数据、微观计量、 非参数 时间序列分析：一元、多元、波动建模、非线性 专业领域背景知识 统计分析软件 ：Matlab、R、SPSS、SAS
统计建模的注意事项
单位根检验
时间序列的加法、乘法模型，X12 季节调整 ARIMA（时间序列）模型 组合模型
当 代 计 量 经 济 模 型 体 系
时 间 序 列 模 型
单 序 列 模 型
线性时间序列
SARIMA（季节时间序列）模型 GAR（广义自回归） 、BL（双线性）模型
非线性时间序列
TAR、STAR（门限自回归、平滑转移）模型 ARCH、GARCH（自回归条件异方差）模型
明确问题：以问题和数据为导向
杭州下沙新生代农民工生活满意度调查——基 于有序 Probit 模型的实证研究 基于结构方程模型的杭州城镇居民食品安全满 意度统计评估 转型期中国的犯罪治理政策——堵还是疏？ 地方官员治理与城市商业银行的信贷投放？ 父母的政治资本如何影响大学生在劳动力市场 中的表现？ ———基于中国高校应届毕业生就业调 查的经验研究 中央官员来源与地方经济增长
高校常用数据库
人文社科微观数据库汇总
人文社科微观数据库汇总1.引言1.1 概述概述:人文社科微观数据库是指收集、整理和存储人文社科领域中个人和个体层面的数据的数据库。
与宏观数据库不同，微观数据库注重个体和细节的数据，并且通常基于调查和实证研究的数据收集方法。
这些数据可以包括个人的个人信息、生活方式、社会关系、经济状况、教育水平、职业情况等等。
通过对这些数据的收集和分析，研究者可以更深入地理解和解释个体和社会的行为、态度和社会现象。
人文社科微观数据库在社会科学研究中起着重要的作用。
首先，它为研究者提供了详细和具体的数据，可以帮助研究者进行更准确和有针对性的分析。
比如，研究个人生活方式和健康问题时，通过微观数据库可以获得个体的运动时间、饮食结构、睡眠质量等信息，从而更好地理解生活方式与健康的关系。
其次，人文社科微观数据库也促进了学科交叉和比较研究。
通过不同领域的微观数据库的整合和对比，研究者可以发现不同领域之间的相似性和差异性，探寻共同的规律和问题，进一步推动学科发展和理论建构。
最后，人文社科微观数据库的发展也受益于信息技术的进步。
现代科技的发展使得数据的收集、存储和共享更加方便和高效。
通过互联网和人工智能的应用，人文社科微观数据库的规模和质量得到了显著提升，为研究者提供了更多的资源和工具。
总之，人文社科微观数据库在人文社科研究中具有重要的地位和作用。
它不仅提供了丰富的数据资源，还促进了学科交叉和理论建构，为解决社会问题和推动社会进步提供了有力支持。
随着技术的不断进步和数据的不断积累，人文社科微观数据库必将迎来更加广阔的发展前景。
1.2文章结构文章结构：在本文中，我们将按照以下结构来探讨人文社科领域的微观数据库汇总。
首先，引言部分将给出文章的背景和目的，以及对微观数据库的概述和作用进行简要介绍。
接下来，正文部分将重点介绍微观数据库的定义和作用，以及人文社科领域中常见的微观数据库类型和应用案例。
最后，在结论部分，我们将总结微观数据库的重要性，并探讨未来微观数据库发展的趋势。
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1. UHS(Urban Household Survey)（此数据使用需要得到国家统计局授权）简介：中国城镇住户调查数据。
它是国家统计局城调总队负责调查的。
现在可以拿到1986年至2006年的数据。
如果可能的话，我们可以拿到全部省份的数据，但现在大家使用的是六个省份的数据（北京、广东、浙江、辽宁、陕西、四川）。
每年大约有3500-4000户的数据。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、行业、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、退休金、财产性收入。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房间个数、家庭财产、现金支出、现金流入、储蓄、借款、家庭消费。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金。
（4）行业的分布及变化。
（5）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（6）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（7）教育决定因素及教育不平等问题。
（8）社会保障方面的研究（退休金）。
（9）财产性收入研究。
（10）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（11）非正规金融问题（借款）。
（12）家庭消费的决定因素及模式变化。
2.CHIP（Chinese Household Income Project Survey）链接：Chinese Household Income Project, 1988; Chinese Household Income Project, 1995; Chinese Household Income Project, 2002简介：中国家庭收入项目调查。
它是由国家统计局农调总队和中国社会科学院经济研究所共同开展此项专门调查。
调查内容主要包括：收入、消费、就业、生产等有关方面的情况。
现在做了三轮，分别是1988,1995,2002，可能2006的也正在进行中。
这个数据是全部省份。
这个数据的好处是，农村及城镇的数据都有。
城镇每年家庭的数据大约有6800户，人数大约为20000人。
农村每年家庭的数据大约有9200户，人数大约有38000人。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、受教育年限、行业、所有制、职业、就业状况、工资、总收入、工作小时数、参加工作年份、是否中共党员、是否当过兵、是否当过干部、吸烟花多少钱、喝酒花多少钱、是否残疾、医药支出额多少、生病的时间、从事家务劳动的时间、照顾家里其它病人的时间、工资收入总额、退休金、股票红利、工作天数、工作小时数、找工作的渠道、居住条件、开始非农就业的年份。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、居住面积、房屋所有权、贷款的数量、借钱的途径、自己及配偶父母的家庭成分、家庭收入、老人补助金、现金支出、家庭消费、家庭财产。
可做的研究：（1）教育回报率问题；（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。
（11）房地产需求问题。
它与人口结构的关系。
（12）住房解决方式问题。
（13）农村非正规金融问题（借款）。
（14）家庭消费的决定因素及模式变化。
（15）党员、当兵、当干部、父母家庭成分对收入和就业的影响（16）吸烟、喝酒等支出的决定因素及变化趋势（17）农村老人补助金问题。
（18）老人养老安排问题。
（19）老年人劳动供给问题（退休年龄的提高）。
3.CHNS （China Health and Nutrition Survey）链接：China Health and Nutrition Survey简介：中国健康与营养调查。
由美国北卡罗莱纳大学教堂山校区的罗莱纳州人口中心和中国疾病控制和预防中心的国家营养和食品安全所合作建立的一个数据。
这个数据最大的好处是，它是一个面板数据。
而且，农村和城镇的数据都有。
现有的数据有：1989, 1991, 1993, 1997, 2000, 2004，2006等年份。
包括的省份：辽宁、黑龙江、江苏、山东、河南、湖北、湖北、湖南、广西、贵州。
这些数据可以在网上下载。
现在，国际一些好的刊物很多文章也是用这个数据做的。
这个数据库涉及的变量较多，处理起来比较困难。
以后年份的数据缺失可能比较严重。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、出生日期、民族、身高、体重、血压、病史、吸烟史、受教育年限（水平）、户口、是否干部、行业、职业、第二职业、工作单位的性质及人数、就业状况、工作时间（非常细致）工资、总收入、参加农业生产的情况。
（2）家庭层次上的变量。
农业生产、农作物价值、家庭总收入、家庭人口数、家庭支出（较详细）、家庭收入（较详细）、居住情况（详细）、交通工具、家庭消费、家庭财产、医疗费用（详细）、家庭成员生病（较详细）、食物消费（详细）。
（3）社区层次变量。
村人数、村户数、是否实行医疗保险、医院情况、消费结构、学校情况、计划生育情况、食品价格。
可做的研究：（1）身高体重与食物结构的关系。
（2）劳动力市场上是否在身高等存在歧视。
（3）吸烟对健康的影响。
（4）健康对劳动力供给的影响。
（5）就业问题。
（6）劳动力供给时间问题。
（7）医疗保险对健康的影响。
（8）社区医疗结构（医院的多少）对健康的影响（9）某些疾病的发病趋势。
（10）收入不平等问题。
（11）社会保障方面的研究。
（12）家庭消费的决定因素及模式变。
4.CHARLS（China Health and Retirement Longitudinal Study）（使用该数据要求填写保密协议，获得北京大学相关授权）链接：/char简介：中国健康退休跟踪调查。
这个数据库是由北京大学中国经济研究中心赵耀辉教授负责的一个项目。
这个项目实际是跟美国的HRS数据库并行的，主要是为了研究健康和退休行为。
这个数据选取的样本是，年龄大于等于45岁。
这个数据库的质量非常好，为了得到血样的数据，专门对相关的数据采集员做了培训。
这个数据库最快明年春天就能用，并且它是对所有的研究者公开的。
这个数据另外的一个好处是，它是一个面板数据。
包含的变量：包含的变量非常丰富。
基本在劳动经济学研究中，能用到的变量都考虑到了。
举几个例子。
教育水平，细分到了硕士和博士；英语水平细分到了过了国家几级；大学是同等学历还是正规毕业；村干部细分到了村书记还是村会计。
可做的研究：（1）社会保障方面的研究；（2）老龄化问题方面的研究；（3）其它劳动经济学方面的研究；（4）人口经济学方面的研究；（5）卫生经济学方面的研究。
5. RHS（Rural Household Survey）链接：中国农村住户调查年鉴2010年PDF版简介：中国农村住户调查数据。
它是国家统计局农调总队负责调查的。
它是与城镇调查相对应的一个数据，也是每年做一次，但因为涉及到的问题比较敏感，这一套数据比较难拿。
我这里给出的链接是人大论坛上挂出的10年的年鉴，有点小贵，要20的论坛刀。
包含变量：（1）个人层次上的变量。
与户主关系，性别、年龄、文化程度、当年在家居住的时间、是否在校学生、是否接受过技能培训、是否丧失劳动能力、从事、行业、从事农业生产的时间、从事非农行业的时间、是否乡镇企业职工、在乡镇企业工作的时间、外出方式、外出地区、在外务工时间、在外务工总收入生活消费总支出。
（2）家庭层次上的变量。
家庭总收入、家庭人口数、家庭财产、现金支出、现金流入、家庭消费、缴纳的税费。
可做的研究：（1）农村税费问题。
（2）农民工迁移问题，包括地区、迁移方式。
（3）农民工收入对家庭总收入的影响。
（4）研究乡镇企业问题。
（5）农村基础设施问题，电话、公路等等。
（6）农村地区财产性收入问题。
（7）农产品价格及农民收入问题。
（8）农业机械与农业产量。
（9）各种农作物种植面积的变化趋势。
（10）农村家庭消费的决定因素及模式变化。
6.Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS)链接：Chinese Longitudinal Healthy Longevity Survey (CLHLS), 1998-2005简介：全国老年人口健康状况调查项目（又名中国老人健康长寿影响因素研究）的项目主持人为北京大学中国经济研究中心教授与杜克大学教授及北大老龄健康与家庭研究中心主任曾毅。
这一数据库主要是为有关老年人的研究服务。
现有的数据包括：1998 2000 2002 2005年。
包含变量：性别、年龄、属相、出生日期、出生地、婚姻、受教育程度、以前所从事行业、生活能力、疾病、看病花费等信息。
可做的研究：（1）老年人的居住安排（跟儿子住，还是跟女儿住）；（2）老年人的疾病状况。
（3）老年人医疗支出结构分析。
（4）所从事行业对以后健康的影响。
7.CFPS(Chinese Family Panel Studies)（使用数据需签署保密协议，获得北京大学授权）链接：北京大学中国社会科学调查中心简介：“中国家庭动态跟踪调查“（CFPS）是北京大学中国社会科学调查中心整合北京大学社会科学各院系的学术力量设计并组织实施的一项重大社会科学实证研究项目。
旨在通过跟踪搜集个体、家庭、社区三个层次的历时数据，反映中国社会、经济、人口、教育和居民生活质量的变迁，为学术研究和政府决策提供第一手的实证数据。
包含变量： CFPS2008年测试调查的问卷分为村/居问卷、家庭问卷、成人问卷和少儿问卷四种。
其中，村/居问卷的调查内容包括：村/居基础设施概况、人口和劳动力资源概况、自身及周边环境、基层选举、财政收入与支出，以及日常消费品价格等。
家庭问卷的调查内容包括：家庭成员结构、日常生活基本设施、社会交往、住房、家庭经济、农业生产与销售等。
成人问卷的调查内容包括：教育、婚姻、职业、日常生活、健康、养老、社会保障、社会交往、价值观、以及基准测试等。
少儿问卷的调查内容包括：学业情况、日常生活、健康、职业期望、与父母关系、成长环境、社会交往、价值观、以及基准测试等。
可做的研究：（1）教育回报率问题。
（2）收入不平等问题。
（3）劳动力供给问题。
家庭财产、孩子（老人）、退休金、家务劳动时间。
（4）找工作的方式问题。
（5）行业的分布及变化。
（6）职业的分布及变化。
人力资源管理。
（7）就业问题。
失业率和劳动参与率。
（8）教育决定因素及教育不平等问题。
（9）社会保障方面的研究（退休金）。
（10）财产性收入研究（股票）。